[发明专利]一种抗差的传感器网络目标定位方法

说明书

本发明提供了一种抗差的传感器网络目标定位方法，利用加权整体最小二乘方法进行TDOA传感器网络目标定位，同时考虑TDOA测量误差及传感器节点位置误差对定位性能的影响，利用加权整体最小二乘方法求解。本发明充分利用了传感器位置误差方差和TDOA测量误差方差的先验信息，当目标位于传感器网络外部时，在大功率的传感器节点位置误差和大功率的时间量测误差条件下，该方法具有最小的偏差，具有良好的定位性能。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络领域，是针对同时考虑网络中传感器节点出现位置误差以及TDOA测量误差情况下的一种目标定位方法。

背景技术

无线传感器网络技术是近年来应用广泛的的一项重要技术，其目标定位的功能无论对于环境监测等民用应用还是探测敌方目标等军事应用来说都是至关重要的。目标定位功能，就是利用网络中传感器节点收集到的关于目标的信息，通过对信息的处理和计算，获得目标的位置。现有的传感器网络目标定位算法中，主要分为基于测距的目标定位算法和非测距的目标定位算法。而在测距的基于测距的目标定位算法中，主要应用的方法有基于信号到达角的、基于信号接收强度的、基于信号到达时间的和基于信号到达时间差的(TimeDifference of Arrival,TDOA)方法。TDOA目标定位方法由于其定位精度高、实时性好等优势，是现代目标定位中主要使用的一种方法。本发明所选取的就是基于TDOA的目标定位方法。

但是，在使用传感器网络进行目标定位时，误差因素对定位精度有很大的影响。一方面，存在TDOA测量值的测量误差；另一方面，传感器节点可能存在位置误差。比如，水声传感器网络中，传感器节点随洋流的移动就会造成比较大的位置误差；又比如，安装在飞机或者无人机上的传感器节点也会随着飞行器位置的变化造成位置误差。在使用TDOA目标定位方法进行定位时，一般先将测量量与未知目标位置间的非线性关系，通过引入一个中间变量，转化为线性关系进行计算，此时该线性方程内只有加性噪声。但由于误差对定位精度的影响，在考虑到存在TDOA测量误差及传感器节点位置误差时，将非线性关系转化为线性关系后，不但有加性噪声，还有乘性噪声。而此时的伪线性方程如果仍使用常规算法进行求解，必然会造成定位精度的降低。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于加权整体最小二乘方法的目标定位方法，利用加权整体最小二乘方法进行TDOA传感器网络目标定位，同时考虑TDOA测量误差及传感器节点位置误差对定位性能的影响，利用加权整体最小二乘方法求解，提高了目标位置的估计精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

第一步，对于有M个传感器节点的传感器网络，传感器节点s_k的测量位置[x_k，y_k]^T表示传感器网络中第k个传感器节点的二维坐标，k＝1，2…，M；任意选取一个传感器节点作为参考节点s₁；观测距离差测量值r_t1表示目标发射信号到第t个传感器节点的距离与目标发射信号到参考节点s₁的距离之间的差值，t＝2，3，..，M；x_t1为第t个传感器节点与参考节点s₁间x坐标的差值，y_t1为第t个传感器节点与参考节点s₁间y坐标的差值；计算伪线性观测矩阵和伪线性测量向量

第二步，已知Δx_k和Δy_k分别为传感器节点真实位置坐标和的误差，并且都满足均值为0，方差为σ²的正态分布；n_k表示第k个传感器节点的观测距离的测量误差，满足均值为0，方差为的正态分布；ΔG_a和Δh分别为乘性误差矩阵和加性误差矩阵，伪线性方程为(G_a+ΔG_a)z_a＝h+Δh，计算Δh的协方差矩阵其中，第t行、第j列的元素已知分别为协方差矩阵的分块矩阵，都为(M-1)×(M-1)的矩阵，则协方差矩阵